Orozco Monteagudo, MaykelRodríguez Guillén, Reinier2015-05-292015-05-292014-06-29http://hdl.handle.net/123456789/301Las Regiones de Interés son ampliamente usadas en el procesamiento digital de imágenes para la detección de anomalías u otros tipos de procesamiento. Las anomalías son pequeños objetos que son diferentes de la gran mayoría. En el presente trabajo se obtienen ROI en la prueba de Papanicolaou para su uso posterior, de detección de anomalías. Se diseñó e implementó un algoritmo con clasificadores basados en histogramas y rasgos para la detección de regiones de interés en imágenes de la prueba de Papanicolaou. Este algoritmo se probó con 40 imágenes, 20 que sólo contenían células normales y 20 con células anómalas. El 100% de las imágenes con células anómalas presentó regiones de interés. De las 20 imágenes con sólo células normales, sólo 9 contuvieron regiones de interés. Por otro lado, el método propuesto incluyó en las regiones de interés al 92.43% de las células anómalas.esEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central ¨Marta Abreu¨de Las Villas. El autor o autores conservan los derechos morales que como tal le son reconocidos por la Legislación vigente sobre Derecho de Autor. Los distintos Usuarios podrán copiar, distribuir, comunicar públicamente la obra y hacer obras derivadas; bajo las condiciones siguientes: 1. Reconocer y citar al autor original 2. No utilizar la obra con fines comerciales 3. No realizar modificación alguna a la obra 4. Compartir aquellos productos resultado del uso de la obra bajo la misma licencia de esta Los Usuarios pueden reutilizar los metadatos en cualquier medio sin autorización previa, siempre que los propósitos de su utilización sean sin ánimo de lucro y se provea el Identificador OAI, un enlace al registro de metadatos original, o se haga referencia al repositorio de donde han sido extraídos.Procesamiento Digital de ImágenesPrueba de PapanicolaouDiagnóstico por ImagenAnomalíasThesis